關於python數據分析工程師技能的信息

本文目錄一覽：

• 1、python數據分析要學哪些東西
• 2、Python數據分析師主要做什麼?Python基礎
• 3、python工程師需要掌握哪些知識
• 4、python數據分析師需要掌握什麼技能？

python數據分析要學哪些東西

python數據分析要學4點：

1、熟練地使用數據分析主流工具。

2、資料庫、數據採集核心技能。

3、數據分析高級框架。

4、實際業務能力與商業分析。

自然智能，指人通過大腦的運算和決策產生有價值的行為。這些行為包括了人的大腦思考及決策、耳朵聽力及判斷、眼睛視覺及判斷、鼻子嗅覺及判斷、皮膚觸覺及判斷等，體現在人行為的方方面面。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的本質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

Python數據分析師主要做什麼?Python基礎

伴隨著大數據時代的到來，Python的熱度居高不下，已成為職場人士必備的技能，它不僅可以從事網路爬蟲、人工智慧、Web開發、遊戲開發等工作，還是數據分析的首選語言。那麼問題來了，利用Python數據分析可以做什麼呢?簡單來講，可以做的事情有很多，具體如下。

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Lsnull是Python中檢查空置的函數，你可以對整個數據進行檢查，也可以單獨對某一列進行空置檢查，返回的結果是邏輯值，包括空置返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。

第二，數據表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包括空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是asstype函數，用來更改數據格式，Rename是更改名稱的函數，drop_duplicate函數函數重複值，replace函數實現數據轉換。

第三，數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期統計和分析工作，主要包括數據表的合併、排序、數值分列、數據分組以及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。

第四，數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標準值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提取數據意外，還可以按照具體的條件進行提取。

第五，數據篩選匯總

Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。

python工程師需要掌握哪些知識

1、Python基礎與Linux資料庫

技能達標要求：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容。知識點包括Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、Python常用標準庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等

2、WEB全棧

技能達標要求：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django。涉及的知識點有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、資料庫操作、Flask配置等。

3、數據分析+人工智慧

技能達標要求：掌握爬蟲、數據採集、數據機構與演算法，掌握人工智慧技術。涉及的知識點有數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分散式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等。

4、高級進階

技能達標要求：掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，具備自動化運維項目以及區塊鏈項目經驗。涉及的知識點有項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等。

python數據分析師需要掌握什麼技能？

首先是基礎篇

1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、複雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等複雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。

2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關係？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

3. 統計學基礎

數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。

4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目了然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。

進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學

純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。

數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）

定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）

決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）

樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）

資料庫入門（數據模型、資料庫設計）

預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）

數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）

優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））

大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapReduce技術、大數據分析方法）

數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）

其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）

風險分析與運營分析的計算機模擬

軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）

2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。

傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關係，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。

其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標準狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。

以上我的回答希望對你有所幫助